WordEmbedding

自然语言处理从小白到大白系列（2）word Embedding从one-hot到word2vec

因此，人们想办法把自然语言用数字的方式表示，便于计算和分析，这就是为什么要做词嵌入：wordembedding。
Jamie_Wu·2019-10-09 21:52

Bert

NLP领域到目前为止有三次重大的突破：WordEmbedding、Self-Attention机制和ContextualWordEmbedding。
hyserendipity·2019-10-09 19:00

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-10-07 10:01

NLP发展

一、WordEmbedding1.Word2Vec（2013）分布式假设：假设两个词上下文相似，则它们的语义也相似。
nxf_rabbit75·2019-10-06 11:00

使用word2vec和GloVe训练词向量

目前常用的词嵌入（wordembedding）训练方法有两种：word2vec;glove;本文旨在介绍如何使用word2vec和glove算法训练自己的词
dendi_hust·2019-09-29 17:51

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

文章目录1.什么是BERT2.从WordEmbedding到Bert模型的发展2.1图像的预训练2.2WordEmbedding2.3ELMO2.4GPT2.5BERT2.5.1Embedding2.5.2MaskedLM2.5.3NextSentencePrediction3
mantchs·2019-09-28 21:05

从word2vec到BERT

从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699Bert的优势在于：1.效果好，基本刷新了很多NLP
飞魔006·2019-09-27 18:34

无监督学习：词嵌入or词向量（Word Embedding）

欢迎大家在评论区多多留言互动~~~~1.为什么要使用词嵌入（WordEmbedding）  在词嵌入之前往往采用1-of-NEncoding的方法，如下图所示这种方法主要有两个缺点，首先这种表
独孤呆博·2019-09-26 18:15

Bert---ELMo、GPT

接上一篇：结合上下文的wordembedding—ELMo首先通过pre-train学习一个语言模型（前面的预测后面的：我要去北京玩，用“我要去”预测“北京”…），多层双向LSTM编码，上下文的每个词都可以得到
还有下文·2019-09-16 22:39

Bert---进一步理解transformer结构

0接上一篇Transformer结构https://blog.csdn.net/jinselizhi/article/details/100716623输入两个词，通过wordembedding变成向量
还有下文·2019-09-15 21:31

Bert---理解基础

Bert理解的基础（1）WordEmbedding（2）RNN（3）Seq2Seq（4）TransformerWordEmbedding脉络w2v：词映射到低维稠密空间，使得语义上相似的两个词在语义空间的距离也会比较近
还有下文·2019-09-10 23:35

从One-Hot到Bert，综述wordEmbedding技术的前世今生

本文在前辈的帮助下，对从one-hot到bert的一系列wordEmbedding技术进行整理。能力有限，期待得到大佬们的指正。
一心想做工程师·2019-09-10 15:58

文本+视觉资料

EnhancingBERTforCross-lingualLanguageModelACL2019|理解BERT每一层都学到了什么BERT–StateoftheArtLanguageModelforNLPTheIllustratedTransformer从WordEmbedding
binqiang2wang·2019-09-05 15:34

词向量

背景介绍本章我们介绍词的向量表征，也称为wordembedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
Rachel_nana·2019-08-29 17:41

对Word2Vec的理解

1.wordembedding在NLP领域，首先要把文字或者语言转化为计算机能处理的形式。
遇见花开·2019-08-26 10:00

keras 词嵌入向量(WordEmbedding)使用GloVe

参考:https://nbviewer.jupyter.org/github/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/6.1-using-word-embeddings.ipynb#*************加载数据importos#downloadfromhttp://ai.stanford.edu/~amaas/data
3D_DLW·2019-08-17 01:38

自然语言处理十问！独家福利

BERT出世前，大家都在关注着基于WordEmbedding的Word2Vec方法。2017年6月，Google提出Transformer网络，而2018年2月提出的ELMO并没有使用Transfo
AI科技大本营·2019-08-05 00:00

Attention,Transformer,BERT,XLNet,Transformer-XL

1传统的词向量的缺点传统WordEmbedding的预训练表示是上下文无关的，例如word2vec,glove,fasttext，在训练好词向量之后不能表示多义单词，例如：bankdeposit（银行）
guohui_0907·2019-07-22 15:00

《百问机器学习》第四问：有哪些文本表示模型？各有什么优缺点？

词袋模型（BagofWords）TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）主题模型（TopicModel）词嵌入模型（WordEmbedding）1.1
人工智能博士·2019-07-16 19:42

机器学习资料笔记汇总（持续更新ing）

机器学习性能评估指标done深入理解AUCtodoWand算法embedding的解释wordembedding的一个例子-BookRecommendationSystemEmbedding从入门到专家必读的十篇论文
John4July·2019-06-27 16:11

elmo代码实践

构建wordembedding  在ELMo语言模型中，无论是wordembedding还是word_charembedding都是在模型中一起训练和更新的！  
阿尔法小队·2019-06-26 20:49

word2vec

Author:kangbingbing;Email:[email protected]简介Word2vec是Google实现wordembedding的一种具体的方式。
Datawhale·2019-06-24 09:01

Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce简析

最近wordembedding技术深入人心，通过捕捉单词语法及语义之间的关系从而将单词映射到低维表示向量中。借鉴于word2vec，item2
loserChen.·2019-06-16 21:22

阅读理解之（bidaf）双向注意力流网络

文章目录阅读理解常见注意力机制特点bidafIntroduction（介绍）Model（模型）模拟过程CharacterEmbedding(字符嵌入)WordEmbedding(词嵌入)ContextualEmbedding
财神Childe·2019-06-12 10:38

详解nlp预训练词向量(下)——从GPT到BERT

从WordEmbedding到GPTGPT是“GenerativePre-Training”的简称，从名字看其含义是指的生成式的预训练。
咕噜咕噜day·2019-06-12 03:55

理解Word Embedding，全面拥抱ELMO

提到WordEmbedding，如果你的脑海里面冒出来的是Word2Vec，Glove，Fasttext等。
horizonheart·2019-06-06 18:59

自然语言预训练模型总结（PPT版）

参考了张俊林这篇很好的文章，请感兴趣看以下链接~张俊林：放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较一、简介自然语言处理中的预训练技术发展历程——从WordEmbedding
黄鑫huangxin·2019-06-04 19:00

深度学习中Keras中的Embedding层的理解与使用

WordEmbedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。
sinat_22510827·2019-06-01 11:14

Word2vec算法原理（一）：跳字模型（skip-gram） 和连续词袋模型（CBOW）

wordembedding算法中最为经典的算法就是今天要介绍的word2vec，最早来源于Google的Mikolov的：1、DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments2
大饼博士X·2019-05-26 20:55

机器学习链接

NLP通俗理解word2vechttps://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f词嵌入来龙去脉wordembedding、word2vechttps://blog.csdn.net
潇萧之炎·2019-05-26 14:06

瞎聊机器学习——从词袋模型到word2vec

在进行自然语言处理以及文本分析问题的时候，文本向量化是我们用来表示文本的一种重要方式，其中词袋（BagofWords，BOW）和词向量（WordEmbedding）是两种最常用的类型，本文我们一同来探讨一下这两种类型
Piggy_IT·2019-05-18 19:24

深度学习之词向量Word Embedding总结

目录一、WordEmbedding介绍二、One-Hot表示三、Distributed表示四、word2vec表示五、BERT任务六、BERT与其他模型的调用一、WordEmbedding介绍wordembedding
Ivan.J·2019-05-17 17:32

看了这篇你还不懂BERT，那你就过来打死我吧

目录1.WordEmbedding.11.1基于共现矩阵的词向量...11.2基于语言模型的词向量...22.RNN/LSTM/GRU..52.1RNN..52.2LSTM通过门的机制来避免梯度消失..
Jamie_Wu·2019-05-09 10:03

深度学习笔记之五——tensorflow的多值离散值特征的embedding

Embeddingembedding是取代onehot的比较好的一种方式，与NLP中的wordembedding有所区别，我们这里的embedding，仅仅是因为该特征unique值过多，onehot产生的矩阵过宽
落在地上的乐乐·2019-04-24 17:53

自然语言处理之word2vec

[1]图解Word2vec，读这一篇就够了[2]一文详解NGram语言模型以及困惑度perplexity1embedding及wordembedding的含义  Embedding在数学上表示一个maping
张之海·2019-04-23 20:49

NLP最新进展之ELMo

文章目录词向量发展NNLMword2vec、LSA和GloveELMoELMo原理ELMo模型wordembedding和word_char_embeddinghighwayNetworkELMo源码ELMo
Vico_Men·2019-04-18 11:33

Word Embedding 知识总结

一WordEmbedding的基本概念1.1什么是WordEmbedding?
Jeramy_zsm·2019-04-15 12:26

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（简单记忆）

1.WordEmbedding什么是语言模型？
hungita·2019-04-09 14:28

【Note】Word Embedding

1WordEmbedding的含义一般在英语里，我们谈到embedding，都会翻译成「嵌入」，但在nlp领域，明显翻译成「映射」会更好理解一点。
火禾子_·2019-04-01 11:07

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史(转)本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到
tomeasure·2019-03-31 23:46

BERT模型学习笔记

讲得好的博客：谷歌BERT模型深度解析从WordEmbedding到BERT模型----自然语言处理中的预训练技术发展史BERT详解图解当前最强语言模型BERT：NLP是如何攻克迁移学习的？
LFGxiaogang·2019-03-28 17:39

CTR 预测理论（八）：Embedding 质量评估方法总结

最近被面试问到如何评估embedding质量，之前没怎么思考过这个问题，现收集整理如下：1.前言虽然目前wordembedding的应用已经十分火热，但对其评价问题，即衡量该wordembedding是好是坏
dby_freedom·2019-03-26 15:04

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-03-22 10:07

[Alibaba] 校招二面面经

然后问了一下我在项目中起的作用，我提到了通过复现其他paper来比较实验效果，然后面试官让我举一个复现论文的例子，我就给他讲了一个机器学习的例子，从wordembedding到word2vec再到训练和测试过程
Wubaizhe·2019-03-20 01:10

bert模型

第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段
JustSleep·2019-03-19 10:41

系统学习NLP（二十一）--SWEM

通过大量的实验探究（17个数据集），作者发现对于大多数的NLP问题，在wordembedding矩阵上做简单的pooling操作就达到了比CNNencoder或者LSTMencoder更好的的结果。
Eason.wxd·2019-03-19 10:25

【推荐系统】交替最小二乘法ALS和RSVD

那我们能否像PCA，wordembedding那样，用低维度的向量来表示用户和商品呢？  ALS算法将user-ite
Mankind_萌凯·2019-03-18 16:05

【自然语言处理】word2vec模型

文章目录1N-gram模型2WordEmbedding3word2vec模型3.1CBOW模型3.2Skip-Gram模型3.3HierarchicalSoftmax3.4负采样1N-gram模型  在自然语言处理
Mankind_萌凯·2019-03-15 23:39

关于pytorch--embedding的问题

pytorch关于wordembedding的中文与英文教程使用Pytorch实现NLP深度学习WordEmbeddings:EncodingLexicalSemantics在pytorch里面实现wordembedding
Ensheng Shi·2019-03-15 10:57

BERT引发的深度学习1

目录背景知识深度学习基础知识WordEmbedding语言模型RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq和Attention机制Tensorflow基础知识PyTorch基础知识BERT背景知识为了理解课程的内容
TINEL·2019-03-12 16:50
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